基于Android手机客户端的棉花病虫害诊断专家系统研究

总结，形成棉花病虫害知识表，如表1、表2（表中信息仅为部分信息）。表中的信息在知识库中动态存储，可通过专家系统界面实现数据的更新和存储。这些信息为关系类型，为构建规则库奠定了基础。

2.2规则库及其数据结构表的构建

为了清晰表示棉花病虫害和症状之间的关系，本研究结合棉花病虫害知识表，采用产生式规则表示法构建棉花病虫害规则库16，具体如图3所示。该图以棉花立枯病为例描述了将知识表

“operator”代表推理符号“and”或“or”，CF表示推理结果可信度，rule表示推理所用的规则， DQ代表显著症状，QQ代表次要病状。

利用该推理，每条推理的结论都为病虫害名称，而前提条件为棉花病虫害的症状。在知识库的设计过程中，每条规则都拥有自己的ID， “rule”表示该条规则的前提规则；“condition” 表示规则的条件部分；“conclusion” 表示规则的结论部分；“Flag” 表示结论是否为最终结论，“是”则保存为1，“否”则为0；“Fkey” 为外键，用于建立表与表之间的关系。

2.3推理机实现

推理机是棉花病虫害诊断系统的核心部分，它的推理过程是计算机技术结合规则库实现的。一个完整的推理机由装载事实、推理规则、生成结论等部分组成。推理机的核心部分实质是推理求值的过程，即利用规则库寻找到结论值。基于规则的推理（Rule-Based Reasoning）是指运用判断性知识和已知知识进行推理。产生式规则由于简单、灵活和易于理解，因此在专家系统中常用于表示判断性知识17，18。

由于Java系统具有开源性、易于移植等特性，本研究选择该语言实现了棉花病虫害智能诊断专家系统的推理机部分。图4为推理机诊断的程序流程图，用户首先输入病虫害的症状，推理机根据规则库进行推理得到病虫害结果。在推理机的实现过程中引入了SQLiteDatabase类，即：“android.database.sqlite. SQLiteDatabase”，实现了知识库数据的更新和存储。

3结论

本研究提出并设计了一种基于Android手机客户端的棉花病虫害诊断专家系统，该系统采用产生式规则和正向推理的方法，结合Android 操作系统丰富的人机交互技术，实现了棉花病虫害的智能诊断。该系统具有轻便、实用、快速查询等优点，对当地农户科学、合理、有效地防治棉花病虫害具有积极作用，并对其他农产品类型病虫害诊断系统的建立有一定借鉴意义。

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